CPK基础知识培训教材3.24

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反映制程合格率的高低。
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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
工序能力基本概念-单双边规格
• 单边规格:只有规格上限和规格中心或只有下限或规格中心的规格;
如考试成绩不得低于80分,或浮高不得超过0.5mm等;此時數據越接 近上限或下限越好﹔ • 双边规格:有上下限與中心值,而上下限與中心值對稱的规格;此时 数据越接近中心值越好;如D854前加工脚长规格2.8±0.2mm;
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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
工序能力基本概念-CPK有关名词
• • • •
USL (Upper specification limit):即規格上限 LSL (Low specification limit): 即規格下限 C:规格中心 X=(X1+X2+… …+Xn)/n 平均值 (n為樣本數) T=USL-LSL 規格公差
建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
温馨提示
*请各位将手机关机或调为振动;
*培训开始后不得接听电话、随意走动或进行其他影响他人
的行为;
*请保持安静。若有任何问题或建议请先举手,待主讲人同
意后再发言。
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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
工序能力基本概念-CPK
Cpk的定义:制程能力指數; Cpk的意义:制程水准的量化反映; 用一个数值来表达制程的水准;
(1)只有制程能力强的制程才可能生产出质量好、可靠性水平高的产品

(2)制程能力指数是一种表示制程水平高低的方便方法,其实质作用是
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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
统计技术品质管理上的应用基础
1.三个重要分布 -正态分布:又称概率分布,产品的诸多品质指标都是服从正态分布的.如果 影响某一变量的随机因素很多,而每个因素都不能起决定性作用,且这些 影响是可以叠加的,那么此随机变量被认为是服从正态分布 -二项分布,如发现一件不合格的概率 -泊松分布,如预测在特定时间内时间发生的次数 2.两个分析 -回归与相关分析:研究变量之间相互关系的统计方法,如果两个变量中的 一个可控的,而另外一个是随机的,且随控制变量的变化而变化,则他们之 间的关系称为回归关系,如果两个变量都是随机的,则他们之间的关系称为 相关关系 -方差分析:用来研究变量对实验结果的影响程度,从而确定影响事物的主 导因素的分析方法
Ca =
X C
T /2
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工序能力基本概念-Ca的处理原则
等級 A B C D
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Ca值 |Ca|<12.5%
處理原則
作業員遵守作業標準操作並達到規格之要求,需繼續保持.
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工序能力基本概念-CPK有关名词
-CR=1/CP PR=1/PP CPK 为制程能力指数(短期制程能力,初始过程能力研究) PPK为制程绩 效指数(短期制程能力,初始过程能力研究) CR为能力比 PR为绩效比 USL=规格上限, LSL=规格下限, X=所测量出的制程平均值 CPU=满足规格上限能力 CPL=满足规格下限能力
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工序能力基本概念-CPK有关名词
4.X-R Chart 运用时之制程能力分析 在计算制程能力时,我们会运用标准正态分布中的Z值计算,Z值可在任何 规格中,表示平均值与规格的差异. -双边公差中 ZUSL=(USL-X)/ δ, ZLSL=(X-LSL)/ δ -单边公差中 Z=(USL-X)/ δ ,(X-LSL)/ δ, δ=R/D2 设ZMIN为ZUSL与ZLSL中较小者
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SPC与ISO9000质量管理标准的关系
QS9000标准由三部分组成: 1.ISO9000----基本要求:按ISO9001的要素列出,每一个要素中补充了 一些QS9000的要求。 2.行业----具体要求:列出汽车制造业对质量保证体系的特殊要求: -生产件审批程序(PPAP) -持续改进 -制造能力 3.顾客----具体要求 QS9000对统计技术的要求比ISO9000的要求更具体和明确,主要体现在 以下几个方面(QS9000标准除以上标准条文外,另附了五本参考手册): -质量体系审查(QSA) -产品质量先期策划及控制计划(APQP/CP)
12.5%<|Ca|<25% 有必要盡可能將其改進為A級 25%<|Ca|<50% 作業員可能看錯規格不按作業標準操作或檢討規格及作業標準. 50%<|Ca|
應采取緊急措施,全面檢討所有可能影響之因素,必要時得停止生產.
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SPC的基本概念
4.应用SPC的基本条件: -基础管理扎实,次序正常,质量可追溯性; -过程稳定,五大因标准化,工序在受控状态; -管理人员和技术人员能应用统计方法的能力; -有必要的技术、物质,仪器、设备、记录表格
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SPC与ISO9wk.baidu.com00质量管理标准的关系
-失效模式及结果分析(FMEA) -测量系统分析(MSA) -统计过程控制(SPC) 4.在与ISO9000对应的条款中增加了一些对统计技术具体要求: -4.2.3质量策划 要求在产品先期质量策划和控制计划中确定每一过程所使用的统计工具 -4.4设计控制 提出了: 试验设计(包括田口方法) 失效模式和结果分析(FMEA)两种统计方法 -4.9过程控制 提出了:过程能力研究 ,明确Cpk>1.33的要求 -4.10检验和试验 明确提出:对计数型抽样计划的接收准则应为零缺陷
• •
培训课程:SPC基础应用
培训讲师:万年平


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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
目录
• • • • • • • • •
SPC的起源与发展
SPC的基本概念
统计技术在品质管理的应用基础 SPC与ISO9000质量管理标准的关系 工序能力基本概念 控制图的基本应用 SPC系统 关于我推行SPC的基本计划
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工序能力基本概念-CPK有关名词
3.一般因素与特殊因素 -偶然原因 ( 一般原因 ) 发生在比较严格的制造业管理中,是不可避免的. 如:操作条件,操作者技术差别等。 -异常原因 ( 特殊原因 ) 使用不良资材,制造设备故障,操作者疏忽等等。 -注意 工序能力分析在稳定条件下是可行的,也就是说,没有特殊原因的变动 (variation)
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建立一流的内训体系 树立良好的企业文化氛围 打造一流的学习型企业
工序能力基本概念-CPK有关名词
-为估计制程平均值为X而标准差估计值为δ时的不良率可查 正态分布表中ZUSL之面积PZUSL及超过ZLSL之面积PZLSL 总不良率PTOTAL= PZLSL+ PZUSL 如ZUSL =2.21 ZLSL=-2.85 则总不良率为0.0136+0.0022=0.0158 CPK= ZMIN/3=MIN(CPU,CPL) 如ZUSL=3 ZLSL=4 则CPK=ZMIN/3=MIN(ZLSL/3, ZUSL/3)=(1.0,1.3)=1.0
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工序能力基本概念-Ca的含义
• • • • Ca:制程准确度; (Capability of Accuracy) Ca 在衡量“實際平均值“與“規格中心值”之一致性; 对于单边规格,不存在规格中心,因此也就不存在Ca; 对于双边规格,
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统计技术品质管理上的应用基础
3.假设检验 -假设检验也叫显著性检验,是一种重要的统计推断方法,他利用样本统计 量并按一种决策规则对零假设作出拒绝和接受的推断,决策规则运用了小 概率原理 -如确定光固速度与粘接力之间的关系,确定速度是否是因素
SPC应用的基本误区
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SPC的起源与发展
1.1924年修特华在贝尔实验室发明品质控制图; 2.1936年修和戴尔合写了《品质观点的统计方法》; 3.战后英美将品质控制图方法引进制造业,并应用于生产过程;
4.1950年戴明到日本演讲,介绍了SQC的技术与观念
5.SQC是在发生问题后才去解决,是一种浪费,所以发展了SPC
6.美国汽车制造商福特、通用的SPC很重视,所以SPC得以广泛应用
7.ISO9000体系也注重过程控制和统计技术的应用,有专门的要素要求
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工序能力基本概念-CPK有关名词
1.制程能力: -制程能力可以定义为6σ(6倍制程标准差),通常有两种方法来估计标准 差,即因数法和平均数的平方根法(RMS) -相关σ估计公式如右表 2.制程评估之相关公式 -CP=(USL-LSL)/6δ -PP=(USL-LSL)/6σS 其中:CP为能力指数 PP为绩效指数 -CPU=(USL-X)/3δ CPU=(X-LSL)/3δ -CPK=MIN(CPU,CPL) -PPK=MIN((USL-X)/3σS,(X-LSL)/3σS)
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SPC与ISO9000质量管理标准的关系
-4.20统计技术 提出了整个组织了解基本统计概念知识的要求 5.在“行业----具体要求”,关于“持续改进”的要求中,列出的持续改 进技术 大部分都是统计技术工具: 能力指数(Cp、 Cpk) 控制图 累积总图 试验设计 等等 6.在QS9000附属参考手册中,有一本“SPC手册”是专门规定SPC统计方 法 的: 内容主要有: -过程的概念 -过程变差分析 -过程能力分析 -计量型控制图(X---R图、X---S图等) 2014-12-11 11 品管部培训教材系列 -SPC应用 -计数型控制图(p图、np图、 c图、u图等)
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SPC的基本概念
1.SPC的定义: -英文为 Statistical Process Control (统计过程控制),是应用统计技术分 析过程中的品质特性从而控制过程变异; -统计方法是以概率论基础的应用数学知识研究规律,包括统计推断和统 计控制 2.SPC的目的: 使过程达到受控,最终目标是”预防问题的发生”及”减少浪费”. 3.SPC典型的工具作用: 利用简单的品质控制图表来提供以下资料: -质量改进; -确定工序能力; -决定产品规格; -决定生产过程
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